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　　企业界隔三岔五就会出现一些奇才，他们如神一样突然从天而降，站在那里改变了产业和科技的方向。十多年前我们讨论乔布斯、扎克伯格，三五年前讨论马斯克，这两年我们讨论黄仁勋和山姆·奥特曼。

　　之前很多人说人工智能的终点是算力，但是最近从马斯克到奥特曼到黄仁勋，都不约而同地提出了一个观点。他们认为人工智能的终点是光伏和储能，也就是能源。

　　AI的终点是能源。在AI行业的成本结构里，电力成本是除了芯片成本以外最核心的成本。比如ChatGPT每天耗电50万千瓦时，用于处理约2亿个用户的请求，相当于1.7万个美国家庭的耗电量。

　　有评估显示，ChatGPT已经消耗了3.3万户家庭的能源，而生成式人工智能驱动的搜索消耗的能源龙珠体育官方网站，是传统网络搜索的四到五倍。

　　另外，大模型前期训练的用电量也非常大。有人做过一个类比，OpenAI每训练一次就相当于3000辆特斯拉同时跑32公里。

　　更令人担忧的是，随着生成式人工智能的普及，耗电量将进一步激增。到2027年，整个AI行业每年将消耗85到140太瓦时的电，相当于荷兰或者阿根廷当前的年度耗电量。

　　也正因此，马斯克在去年下半年的一次演讲中就说，未来人工智能的缺口将会从缺硅变成缺电。在今年达沃斯论坛上，山姆·奥特曼公开表示，未来的两种重要货币是算力和能源。

　　他觉得我们仍然没有意识到技术对能源的需求，如果在能源方面不能获得突破，就不可能实现技术目标。他进而提出我们需要核聚变或者更便宜的太阳能和储能，或者还没有人开始计划的其他大规模的能源技术。

　　另外，英伟达的黄仁勋在今年2月举办的世界政府峰会上提出，AI和算力所需能源巨大。他说在过去的十年里，我们做出的最伟大的贡献之一就是将计算和人工智能提高了100万倍，但是如果计算机的速度不能再快了，那么我们就需要14个不同的星球，3个不同的星系以及四个太阳来为这一切提供燃料。

　　无论是马斯克、奥特曼或者黄仁勋，他们的观点如果放在现代工业革命历史上来看，其实也就是常识。工业革命的开始就是从内燃机的发明以及燃料革命开始的。而近百年来，汽车的普及又跟石油能源的发展有很大的关联。

　　奥特曼和黄仁勋的观点正好是解决AI能源危机的两条路径。奥特曼呼吁能源突破，从能源供给角度出发，主张找到新的能源解决方案，比如核聚变技术。去年5月，微软就跟一家核聚变的初创公司签订了一份采购协议，计划在2028年建成全球首座核聚变发电站。

　　而黄仁勋的发言则提供了另外一种思路，我们可以在源头上通过优化计算方案，提升架构性能来减少能源的产生。

　　后摩尔时代的AI进步需要找到新的更可信的范式和方法，比如采用超维计算，也就是模仿人类大脑的运算方式利用高维数学空间来执行计算，以实现更高效、更智能的计算过程。

　　人类的科技进步就好像游戏中的打怪升级，当你过了一个关，一定有另外一个前所未见的陌生关卡在等着你。

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